Engenharia Florestal (Sede)
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Item Detecção de árvores individuais por meio do lidar para a gestão da arborização do Campus-Dois Irmãos da UFRPE(2019-07-11T03:00:00Z) Gomes, Rayane Mireli Silva; Silva, Emanuel Araújo; Silva, Vanessa Souza da; http://lattes.cnpq.br/2765651276275384; http://lattes.cnpq.br/0663135141305608As florestas urbanas são elementos que promovem o equilíbrio entre os meios urbanos e rurais, apresentando importante caráter social, político, econômico e arquitetônico, além propiciar uma melhoria na qualidade de vida da população. O LiDAR é uma tecnologia que vem sendo utilizada em aplicações florestais com certo crescimento na frequência, isso se deve principalmente à rápida disponibilização e acesso aos dados e estes serem muito acurados. Inventário florestal é uma atividade essencial para o conhecimento e caracterização qualitativas e quantitativas de áreas florestais, mas que demanda muito tempo, portanto, muitas empresas e profissionais estão recorrendo às técnicas de sensoriamento remoto para otimizar a realização da atividade, quanto ao tempo, custo e eficiência. Com o constante aprimoramento das tecnologias, o sensoriamento remoto passou a fazer parte das técnicas e metodologias utilizadas no monitoramento e gestão de áreas verdes. A detecção automática de árvores individuais é um procedimento fundamental para estudos que tem como objetivo a extração de dados dendrométricos a nível de árvore, a altura, por exemplo, é uma medida que no campo, de forma tradicional, pode ser difícil sua obtenção. Esses dados de árvores individuais permitem representar as características de copa e/ou dossel, além de futuras análises e caracterizações estruturais e florísticas da vegetação. Diante do exposto, o objetivo do presente trabalho foi explorar o potencial de dados LiDAR aerotransportado, na detecção de árvores individuais em área de floresta urbana, no campus sede da UFRPE, usando o Fusion, a tecnologia tem como princípio fazer uma varredura a laser de um terreno emitindo pulsos em uma frequência elevada e calculando o tempo de retorno desses pulsos até o sensor, formando uma nuvem de pontos mapeando o terreno abaixo. Utilizando o software Fusion, foi realizado a separação de solo e superfície, por meio do comando Groundfilter, seguido da criação dos modelos digitais de terreno e superfície, utilizando o comando GridsurfaceCreate. Ainda em ambiente Fusion, foi realizado a criação do modelo digital do dossel (CHM) por meio do comando Canopymodel. Após o processamento foi realizada a análise dos dados no RStudio, utilizando pacotes e funções próprios para este tipo de processamento. Na função FindTreesDetection, foram utilizados três tamanho de janela de filtro, uma vez que o estudo é referente à área de vegetação sem espaçamento padrão. Os resultados obtidos demonstraram que na área de estudo, conforme cálculo do RStudio, o com base nas janelas de filtro 3x3, 5x5 e 7x7, existem respectivamente, 6.263, 2.356 e 1.367 árvores identificadas durante o processamento.